如何在R中使用bootstrap方法计算beta回归拟合值的置信区间

library(boot)
library(car)

# 导入数据集
data <- YOUR_DATASET

# 定义回归模型函数
regression_model <- function(data, indices) {
  # 从数据集中获取bootstrap样本
  bootstrap_sample <- data[indices, ]
  
  # 拟合回归模型
  model <- lm(Y ~ X, data = bootstrap_sample)
  
  # 返回回归拟合值
  return(coef(model))
}

# 设置bootstrap参数
num_iterations <- 1000  # 迭代次数
num_samples <- nrow(data)  # bootstrap样本大小

# 运行bootstrap方法
bootstrap_results <- boot(data, regression_model, R = num_iterations, sim = "ordinary", 
                          stype = "i", strata = NULL, L = num_samples)

# 计算beta回归拟合值的置信区间
confidence_interval <- boot.ci(bootstrap_results, type = "bca")

# 输出置信区间
print(confidence_interval)